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OpenAI lança GPT-6.1 Terra, modelo rápido e eficiente para uso do computador

Segundo a OpenAI, o GPT-6.1 Terra custa 50% menos na API, erra menos e executa tarefas de computador mais de três vezes mais rápido que o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol.

Em 3 pontos

  1. O GPT-6.1 Terra é um modelo rápido, focado em tarefas de computador e leitura de imagens.
  2. A API custa 50% menos que o GPT-5.6 Terra e o GPT-6.1 Sol, segundo a OpenAI.
  3. Já está no ChatGPT Work e no Codex para planos Plus, Pro, Enterprise e Edu.

Redação IA Seenup · via OpenAI

2 min de leitura

Ilustração: OpenAI lança GPT-6.1 Terra, modelo rápido e eficiente para uso do computador
Ilustração gerada por IA

Em números

  • 50%menor preço na API que o GPT-5.6 Terra
  • 16,7%taxa de erro em esforço baixo (era 53,6%)
  • 50,3%tarefas resolvidas no Terminal-Bench 4.0

O que aconteceu

A OpenAI apresentou o GPT-6.1 Terra, um modelo que a empresa descreve como rápido e eficiente. Ele combina leitura detalhada de imagens, uso preciso do computador e uma escrita mais clara e natural. Segundo o anúncio no site da OpenAI, ele é um avanço importante sobre o GPT-5.6 Terra e se sai bem em tarefas do dia a dia de trabalho, como redigir propostas, interpretar desenhos técnicos, preencher formulários e editar vídeos.

Os preços padrão da API (a porta de entrada para desenvolvedores usarem o modelo em seus próprios programas) são 50% menores que os do GPT-5.6 Terra e do GPT-6.1 Sol. A tabela é de US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 por milhão de tokens de saída. Token é um pedaço de texto, mais ou menos uma sílaba ou palavra curta.

Nos testes da própria OpenAI, o Terra em esforço médio de raciocínio marca 15 pontos percentuais a mais que o GPT-5.6 Terra no Agents' Last Exam, um conjunto de tarefas profissionais, a cerca de um terço do custo. A empresa diz que ele fica no mesmo nível do GPT-6 Astra por um décimo do preço por token, e que conclui tarefas mais de três vezes mais rápido que o Astra e o GPT-6.1 Sol. Em comparação com o Claude Opus 5.5, a OpenAI afirma que o custo por tarefa é cerca de nove vezes menor.

Ilustração gerada por IA

Por que importa

Dois avanços chamam atenção. O primeiro é a confiabilidade: num teste interno com perguntas feitas para induzir erros, a taxa de erro em esforço baixo caiu de 53,6% para 16,7%. No esforço máximo, caiu 18 pontos, para 4,3%. O segundo é a programação: no Terminal-Bench 4.0, o Terra resolveu 50,3% das tarefas, contra 21,5% do GPT-5.6 Terra. Para os casos de código mais complexos, a OpenAI diz que o Sol e o Astra continuam sendo a melhor escolha.

Todos esses números vêm de testes da própria empresa, então vale esperar avaliações independentes.

Na segurança, a OpenAI afirma que o modelo atinge o nível "Crítico" em cibersegurança no seu Preparedness Framework (o protocolo interno de avaliação de riscos) e mantém as proteções do GPT-6 Astra. A empresa também diz que ele tende mais a respeitar o escopo pedido, a admitir limitações e a resistir a instruções maliciosas escondidas em conteúdos.

O que muda para quem usa IA

O GPT-6.1 Terra já está disponível para usuários dos planos Plus, Pro, Enterprise e Edu no ChatGPT Work e no Codex. Segundo a OpenAI, o mesmo limite de uso do plano rende mais tarefas do que com o GPT-5.6 Terra, e bem mais do que com o GPT-6.1 Sol ou o GPT-6 Astra.

Para empresas e desenvolvedores, o preço menor torna viável automatizar trabalho repetitivo em grande volume. O exemplo dado pela OpenAI é ler notas fiscais recebidas e lançar os dados em um software de contabilidade. Os desenvolvedores acessam o modelo na API como gpt-6.1-terra.

O que muda

Antes

  • GPT-5.6 Terra: 53,6% de erro em esforço baixo
  • GPT-5.6 Terra: 21,5% no Terminal-Bench 4.0

Depois

  • GPT-6.1 Terra: 16,7% de erro em esforço baixo
  • GPT-6.1 Terra: 50,3% no Terminal-Bench 4.0

Entenda os termos

Token
Pedaço de texto, como uma sílaba ou palavra curta, usado para medir o que a IA lê e escreve e cobrar pelo uso.
API
Forma de programas e empresas usarem o modelo de IA dentro de seus próprios sistemas, pagando pelo uso.
Benchmark
Conjunto de testes padronizado usado para comparar o desempenho de modelos de IA.

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